Sağlam kestiricilerin etkinliklerinin farklı örnekleme yöntemleri için karşılaştırılması ve uygulaması
Comparison of efficiencies of robust estimators for different sapling methods and application
- Tez No: 178995
- Danışmanlar: DOÇ.DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler Kestiricisi, Sağlam Kestirici, Örnekleme, Normal Olmayan Dağılımlar, Sağlamlık, Least squares estimator, Robust estimator, Sampling, Non-normal distribution, robustness
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 204
Özet
En küçük kareler (EKK) kestiricileri örnekleme çalışmalarında evren parametrelerini tahmin etmede yaygın olarak kullanılan kestiricilerdir. Ancak EKK kestiricileri sadece normal dağılım varsayımı altında etkin kestiricilerdir. Uygulamada, özellikle veri kümesinin aykırı değer içerdiği veya varsayılan modelden uzaklaştığı durumlarda EKK kestiricilerinin etkinlikleri azalmaktadır. Böyle durumlarda, aykırı değerlere ve varsayılan modelden sapmalara karşı daha az duyarlı olan sağlam kestiricilerin kullanılması tercih edilir. Bu çalışmanın amacı, veri setinin normal dağılıma sahip olmaması veya aykırı değer içermesi durumunda EKK kestiricisine alternatif daha etkin sağlam kestiricilerin tanıtılması ve süper evrenin uzun kuyruklu simetrik ve genelleştirilmiş lojistik dağılıma sahip olması durumunda bu kestiricilerin etkinliklerinin MSE kriteri bakımından karşılaştırılmasıdır. Çalışmada çeşitli örnekleme yöntemlerinde, kestiricilerin etkinlikleri bakımından karşılaştırılabilmesi için süper evren modeli benimsenmiştir. Süper evrenin dağılımının simetrik (uzun kuyruklu simetrik dağılımlar ailesi) ve çarpık (Genelleştirilmiş lojistik dağılım) olduğu iki farklı durum ele alınmıştır. Süper evrenin bu dağılımlara sahip olması durumunda evren parametrelerinin EKK ve sağlam kestiricileri belirlenerek, bu kestiriciler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır. Ayrıca veri setinin aykırı değer içermesi veya varsayılan modelden sapmalar olması durumunda da bu kestiriciler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Least square estimators (LSE) are commonly used to estimate the population parameters in sampling theory. However, LSEs are efficient under the Normal distribution assumption only. In practice, the efficiency of LSEs inevitably decrease if the data set includes outliers or if it has different characteristics from the assumed model. In these cases, robust estimators which are insensitive to outliers and deviations from the assumed model are prefered. The aim of this work is to introduce robust estimators alternating to LSEs, when the data set includes outliers or having characteristics rather than the Normal distribution and to compare the efficiency of these robust estimators in terms of mean square error (MSE) if the population is assumed to have the Long tail symmetric and the Generalized Logistic distributions. In the study, in order to compare the estimator efficiency, superpopulation model is assumed. Two forms of superpopulation distribution: the long tail symmetric family and the Generalized Logistic distribution family are examined. After the robust estimators of these families are determined, the estimators are compared in terms of their efficiency. In addition, estimator efficiencies are also compared in the existence of outliers and irregularities from the assumed model.
Benzer Tezler
- Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları
Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons
LATİF ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2003
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU
- Regresyon çözümlemesinde sağlam konum kestiricilerinin karşılaştırılması
A comparison between some robust location estimators in regression analysis
YASEMİN KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
EkonometriHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Sağlam kısmi en küçük kareler regresyon analizinde yeni yaklaşımlar
New approaches in robust partial least squares regression analysis
ESRA POLAT
- Sağlam kestiricilere dayalı varyans analizi
Analysis of variance based on robust estimators
UFUK ZEYBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÇETİN